AI工具测评
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你用 DALL·E 生的每一张图，现在都带着一个隐形身份证
你用 DALL·E 生的每一张图，现在都带着一个隐形身份证 你用 DALL·E 生了一张产品配图，发到小红书，收到了不错的数据。 然后有一天，你的甲方拿着一个网页链接找你谈话——他们查到了这张图的"出生证明"：什么时候生成的、用的什么模型、是不是经过人工修改。 这不是科幻小说，这是 C2PA 水印正
AI应用案例
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用 Gemini 2.5 Flash 审 8 万字合同
用 Gemini 2.5 Flash 审 8 万字合同：我踩了三次坑，总结出这套「锚定式 Prompt」 你拿到一份 80 页的 SaaS 采购合同，律师事务所报价 8000 元起步，交付周期三个工作日。 你打开 Gemini，把合同文本粘进去，输入一句话："帮我看看这份合同有没有坑。" 然后你得到
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当默认模型开始替你做选择，AI 的竞争逻辑已经变了
当默认模型开始替你做选择，AI 的竞争逻辑已经变了 你今天打开 ChatGPT，默认模型可能已经悄悄换了；另一边，一家新玩家正在尝试把大模型的“跑得快不快、贵不贵”这件事重新定义。 这周 AI 圈最值得记住的，不是两个名词本身，而是两个底层门槛同时被重写了：一边是入口层，用户打开 AI 的第一体验被
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你花了 40 分钟生了 20 张图，最后只用了 1 张——AI 生图该这样用
你花了 40 分钟生了 20 张图，最后只用了 1 张——AI 生图该这样用 每次用 AI 生图，你是不是都在经历这样的循环： 输入一段描述 → 生成结果差强人意 → 稍微改几个词 → 又生成一批 → 还是不满意 → 继续改 → 最后在一堆"差不多"的图里勉强挑一张凑合用。 40 分钟过去了，你有
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Google 把 Project Genie 接进街景后，地图不只是更好看了，而是开始能“用”了
Google 把 Project Genie 接进街景后，地图不只是更好看了，而是开始能“用”了 你大概率已经习惯了地图的三种用法：找路、看店、算距离。 但这次 Google 展示的方向，明显不是“把地图做得更清楚一点”这么简单。它更像是在说一件事：真实地点，开始变成可以被 AI 直接读取、提问、分
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我跑了一下Perplexity开源的Mac安全扫描工具，然后默默关掉了咖啡馆的WiFi
我跑了一下Perplexity开源的Mac安全扫描工具，然后默默关掉了咖啡馆的WiFi 我知道你的Mac里是什么样的。 Ollama跑着本地模型，Jupyter Notebook开着，.env文件里散落着OpenAI、Claude、Gemini的API Key，SSH密钥连着三四个远程服务器，~/.
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我测了CapCut × Gemini的完整工作流：有真香，也有真坑
我测了CapCut × Gemini的完整工作流：有真香，也有真坑 我以为会是魔法，结果更像是一个很聪明的实习生。 测完这套集成之后，我在备忘录里写下这句话，盯着看了一会儿，觉得这是目前最诚实的评价。 CapCut接入Gemini这件事，网上的报道大多停在"重磅！AI剪辑时代来了"这个层面。但作为一
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Gemini 视频理解实测：三个普通人真实会遇到的场景，摸清它的天花板
Gemini 视频理解实测：三个普通人真实会遇到的场景，摸清它的天花板 上周我把一段 15 分钟的会议录屏发给了 GPT-4o。 它回来给我一段总结，读起来非常流畅，逻辑清晰，格式规整。然后我对着原始录屏逐字核查，发现那个让整个团队沉默了三分钟的预算削减决定，在它的总结里完全不存在。 它没有说错什么
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我们如何把内容审核漏判率从18%压到3%：双模型流水线的完整踩坑记录
我们如何把内容审核漏判率从18%压到3%：双模型流水线的完整踩坑记录 周三下午三点，我们的内容安全告警突然静音了。 不是没有违规内容，而是模型全部漏掉了。 那天下午，平台上一批精心规避关键词的边缘内容悄悄通过了审核，在社区里传播了将近两个小时。等运营同学发现异常、手动上报的时候，相关帖子已经被转发扩
AI提示词技巧
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你越努力写 Prompt，AI 可能越来越蠢——上下文污染是怎么悄悄毁掉你的对话的
你越努力写 Prompt，AI 可能越来越蠢——上下文污染是怎么悄悄毁掉你的对话的 你有没有遇到过这种诡异的时刻—— 对话刚开始，AI 答得又准又快，你心想"今天状态不错"。然后你继续聊，改了几次需求，插了几句题外话，粘贴了一段参考资料……聊到第二十轮，你发现 AI 的回答开始飘了：前面说好的格式不
